Bis Ende dieser Woche werden möglicherweise Tausende von Tesla-Besitzer werden die neueste Version der Beta-Software „Full Self-Driving“ des Autoherstellers testen, Version 10.0.1, auf öffentlichen Straßen, auch als Regulierungsbehörden und Bundesbeamte untersuchen die Sicherheit des Systems nach ein paar hochkarätigen Abstürzen.
Neue Studie vom Massachusetts Institute of Technology bekräftigt die Vorstellung, dass das FSD-System, das trotz seines Namens kein autonomes System, sondern ein fortschrittliches Fahrerassistenzsystem (ADAS) ist, möglicherweise nicht so sicher ist. Forscher, die Blickdaten aus 290 von Menschen initiierten Autopilot-Deaktivierungsepochen untersuchten, stellten fest, dass Fahrer bei der Verwendung teilautomatisierter Fahrsysteme unaufmerksam werden können.
„Visuelle Verhaltensmuster ändern sich vor und nach der Abschaltung des [Autopiloten]“, heißt es in der Studie. „Vor dem Ausstieg schauten die Fahrer weniger auf die Straße und konzentrierten sich mehr auf nicht fahrbezogene Bereiche als nach dem Übergang zum manuellen Fahren. Der höhere Anteil an Offroad-Blicken vor dem Auskuppeln zum manuellen Fahren wurde durch längere Blicke nach vorn nicht kompensiert.“
Tesla-Chef Elon Musk sagte, dass nicht jeder, der für die FSD-Software bezahlt hat, auf die Beta-Version zugreifen kann, die mehr automatisierte Fahrfunktionen verspricht. Erstens wird Tesla Telemetriedaten verwenden, um persönliche Fahrdaten über einen Zeitraum von sieben Tagen zu erfassen, um sicherzustellen, dass die Fahrer immer noch aufmerksam genug sind. Die Daten können auch verwendet werden, um eine neue Sicherheitsbewertungsseite zu implementieren, die das Fahrzeug des Besitzers verfolgt, das mit seiner Versicherung verknüpft ist.
Die MIT-Studie liefert Beweise dafür, dass Autofahrer den Autopiloten (AP) von Tesla möglicherweise nicht wie empfohlen verwenden. Da AP Sicherheitsfunktionen wie verkehrsabhängige Geschwindigkeitsregelung und automatische Lenkung umfasst, werden die Fahrer weniger aufmerksam und nehmen ihre Hände mehr vom Lenkrad. Die Forscher fanden heraus, dass diese Art von Verhalten das Ergebnis eines Missverständnisses sein kann, was die AP-Funktionen tun können und was ihre Einschränkungen sind, was noch verstärkt wird, wenn sie gut funktionieren. Fahrer, deren Aufgaben für sie automatisiert sind, können sich natürlich langweilen, nachdem sie versucht haben, die visuelle und physische Wachsamkeit aufrechtzuerhalten, was laut Forschern nur zu weiterer Unaufmerksamkeit führt.
Der Bericht mit dem Titel „Ein Modell für naturalistisches Blickverhalten rund um die Deaktivierung des Tesla-Autopiloten“ hat Besitzer von Tesla Model S und X während ihrer täglichen Routine für Zeiträume von einem Jahr oder länger im gesamten Großraum Boston verfolgt. Die Fahrzeuge waren mit dem Datenerfassungssystem Real-time Intelligent Driving Environment Recording1, das kontinuierlich Daten vom CAN-Bus sammelt, einem GPS und drei 720p-Videokameras ausgestattet. Diese Sensoren liefern Informationen wie die Fahrzeugkinematik, die Interaktion des Fahrers mit der Fahrzeugsteuerung, den Kilometerstand, den Standort und die Körperhaltung des Fahrers, das Gesicht und die Sicht vor dem Fahrzeug. Das MIT sammelte Daten im Wert von fast 500,000 Meilen.
Der Sinn dieser Studie besteht nicht darin, Tesla zu beschämen, sondern sich für Systeme zum Fahreraufmerksamkeitsmanagement einzusetzen, die dem Fahrer Feedback in Echtzeit geben oder die Automatisierungsfunktionen an das Aufmerksamkeitsniveau des Fahrers anpassen können. Derzeit verwendet Autopilot ein Hand-auf-Rad-Sensorsystem, um das Engagement des Fahrers zu überwachen, aber es überwacht nicht die Aufmerksamkeit des Fahrers über Augen- oder Kopfverfolgung.
Die Forscher hinter der Studie haben ein Modell für das Blickverhalten entwickelt, „basierend auf naturalistischen Daten, das helfen kann, die Charakteristiken von Verschiebungen der Aufmerksamkeit des Fahrers unter Automatisierung zu verstehen und die Entwicklung von Lösungen zu unterstützen, die sicherstellen, dass der Fahrer ausreichend in die Fahraufgaben eingebunden bleibt. ” Dies würde nicht nur Fahrerüberwachungssystemen dabei helfen, „atypische“ Blicke zu adressieren, sondern kann auch als Benchmark verwendet werden, um die Sicherheitswirkungen der Automatisierung auf das Verhalten des Fahrers zu untersuchen.
Unternehmen wie Seeing Machines und Smart Eye arbeiten bereits mit Autoherstellern wie General Motors, Mercedes-Benz und angeblich Ford zusammen, um kamerabasierte Fahrerüberwachungssysteme mit ADAS in Autos zu bringen, aber auch Probleme zu lösen, die durch betrunkenes oder beeinträchtigtes Fahren. Die Technologie existiert. Die Frage ist, wird Tesla es verwenden?
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